了解 jpa 锁与事务隔离级别
Understanding jpa locks vs transaction isolation levels
我正在尝试理解这些概念之间的关系。 jpa 锁是否是从 java 到数据库中的 provide/call 事务隔离级别的方法？或者它是分离的机制，那么有什么区别（它们的目的）？
Locking 意味着您可以防止多个用户同时更新实体。
有两种不同类型的锁定机制。在悲观锁定场景中，在执行更新之前，table 中的行必须由用户锁定，并且其他用户将无法执行目标实体的更新。行更新后，table必须解锁，这样其他用户也可以修改目标记录。另一种选择是使用乐观锁定。在这样的实现中，每个实体都有一个版本列（在 JPA 中可以使用 @Version）。如果实体由用户更新，它的值或时间戳也会更新。如果另一个用户对具有过时值的实体执行更新，则会抛出 OptimisticLockException 并且用户或应用程序必须获取新实体并合并更改。
需要此功能来防止实体丢失更新，其中最后一次提交将覆盖所有其他更改。
Transaction Isolation Levels负责数据库读取的一致性。例如，如果使用 "READ UNCOMMITTED"，您可以在事务完成之前看到更改，即数据库正在更新。这意味着，如果发生错误并且事务被回滚，另一个用户将获取从未存储在数据库中的更改。 "READ COMMITTED" 将仅交付已提交的更改。
没有 'perfect' 隔离级别。事务隔离级别的 'correct' 值取决于应用程序中的用例。例如，用于时间跟踪的 JIRA Tempo 插件将未提交的记录标记为红色，以表明数据处于待处理状态。
我正在尝试理解这些概念之间的关系。 jpa 锁是否是从 java 到数据库中的 provide/call 事务隔离级别的方法？或者它是分离的机制，那么有什么区别（它们的目的）？
Locking 意味着您可以防止多个用户同时更新实体。 有两种不同类型的锁定机制。在悲观锁定场景中，在执行更新之前，table 中的行必须由用户锁定，并且其他用户将无法执行目标实体的更新。行更新后，table必须解锁，这样其他用户也可以修改目标记录。另一种选择是使用乐观锁定。在这样的实现中，每个实体都有一个版本列（在 JPA 中可以使用 @Version）。如果实体由用户更新，它的值或时间戳也会更新。如果另一个用户对具有过时值的实体执行更新，则会抛出 OptimisticLockException 并且用户或应用程序必须获取新实体并合并更改。 需要此功能来防止实体丢失更新，其中最后一次提交将覆盖所有其他更改。
Transaction Isolation Levels负责数据库读取的一致性。例如，如果使用 "READ UNCOMMITTED"，您可以在事务完成之前看到更改，即数据库正在更新。这意味着，如果发生错误并且事务被回滚，另一个用户将获取从未存储在数据库中的更改。 "READ COMMITTED" 将仅交付已提交的更改。
没有 'perfect' 隔离级别。事务隔离级别的 'correct' 值取决于应用程序中的用例。例如，用于时间跟踪的 JIRA Tempo 插件将未提交的记录标记为红色，以表明数据处于待处理状态。